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Enregistrement W3096254374 · doi:10.1080/02255189.2020.1834361

Contemporary pathogens and the capitalist world food system

2020· article· fr· W3096254374 sur OpenAlexaffvenue
A. Haroon Akram‐Lodhi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Development Studies/Revue canadienne d études du développement · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Land Use, Rural Development
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorld-systemFood systemsPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Capital (architecture)Capitalist systemSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Political economyMarket economyPolitical scienceBusinessEconomic systemCapitalismDevelopment economicsBiologyEconomicsFood securityGeographyAgricultureEcologyPoliticsLawDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zoonotic diseases like SARS-CoV-2, the virus that has caused the COVID-19 pandemic, are human bacterial and viral infections that originate in animals and which cross the species barrier. Over the course of the twenty-first century, the process of viruses transiting across the species barrier appears to have accelerated as a succession of new diseases has emerged. This paper argues that the forces accelerating the emergence of zoonotics lie in the structural characteristics of the capitalist world food system, which is concerned with the production of commodities whose value can be realised through market sales that generate profits for the producer of the commodities. However, the COVID-19 pandemic has thrown the capitalist world food system onto the precipice of a crisis, if crisis is understood as an interruption in the process of capital accumulation, because the terms and conditions by which the capitalist world food system operates serve to simultaneously multiply and deepen threats to global health. In other words, there is a co-morbidity between COVID-19 and the capitalist world food system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,134 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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